対象中級者

達成目標MCP設定と外部サービス接続

前提知識Ch.1-4完了

所要時間20分

MCP連携ガイド

Model Context Protocol（MCP）でデータベース、クラウドサービス、内部ツールとAntigravityを直接接続するガイド。

MCPとは

Model Context Protocol（MCP）は、AIエージェントが外部のデータソースやツールに直接アクセスするためのオープンプロトコルです。従来は開発者が手動でデータをコピー&ペーストしてAIに渡す必要がありましたが、MCPを使えばエージェントが自律的にデータベースのスキーマを取得したり、APIを呼び出したりできます。

MCPの基本構造は以下の3要素で構成されます。

MCP Host — Antigravityのようなアプリケーション。MCPサーバーに接続してツールを利用する側です。
MCP Server — 特定のデータソースやサービスへのアクセスを提供するプロセス。PostgreSQL用、Firebase用など、サービスごとに専用のサーバーが存在します。
MCP Client — HostとServerを仲介するプロトコル層。JSON-RPCベースの通信を行い、ツール呼び出し・リソース取得・プロンプト提供の3種類の機能を標準化しています。

📝 Note

MCPはAnthropicが2024年末に公開したオープン標準であり、Google AntigravityだけでなくClaude Code、Cursor、VS Codeなど多くのAIツールがサポートしています。一度設定すれば、どのホストからでも同じMCPサーバーを利用できます。

MCPの最大の利点は、手動コピペの排除です。例えばデータベースのテーブル構造を確認したい場合、従来はSQL Clientでスキーマを取得し、その結果をプロンプトに貼り付けていました。MCP経由であれば、エージェントが直接データベースに接続し、必要な情報を自分で取得します。

MCPアーキテクチャ概要

┌──────────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────────┐
│  MCP Host    │────▶│  MCP Server  │────▶│  External    │
│ (Antigravity)│◀────│ (ローカル/    │◀────│  Service     │
│              │     │  リモート)    │     │ (DB/API/CLI) │
└──────────────┘     └──────────────┘     └──────────────┘
      │                    │                     │
      │  JSON-RPC 2.0     │  Native Protocol    │
      │  (stdio/HTTP)     │  (SQL/REST/gRPC)    │
      ▼                    ▼                     ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Data Flow:                                             │
│  1. ユーザー: 「テーブル構造を確認して」                      │
│  2. Host → Server: tools/call (query_schema)            │
│  3. Server → DB: SELECT * FROM information_schema       │
│  4. DB → Server → Host: スキーマ情報を返却                 │
│  5. エージェント: スキーマに基づいたコード生成                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

MCP設定方法

AntigravityでMCPサーバーを設定するには、主に3つの方法があります。

MCP Storeからのワンクリック導入

AntigravityにはMCP Storeが組み込まれており、Firebase、Power BI、Slack、GitHubなどの人気サービスはワンクリックで導入できます。

MCP Storeを開く
Agent panelの「...」メニュー → 「Browse MCP Store」を選択します。
サービスを検索・インストール
使いたいサービス（例: Firebase, PostgreSQL）を検索し、「Install」をクリックします。必要な認証情報の入力画面が自動表示されます。

✅ Tip

MCP Storeで導入したサーバーは mcp_config.json に自動追記されます。手動で設定を微調整したい場合は、ファイルを直接編集してください。

GUIからの手動設定

Agent panelを開く
Antigravityのメイン画面でAgent panelを展開し、右上の「...」メニューをクリックします。
Manage MCP Serversを選択
ドロップダウンから「Manage MCP Servers」を選択すると、設定画面が開きます。
サーバーを追加
「Add Server」をクリックし、サーバー名、コマンド、引数を入力します。NPXで起動するサーバーの場合は、コマンドに npx、引数にパッケージ名を指定します。
接続を確認
追加後、サーバーのステータスが「Connected」になることを確認します。ツール一覧が表示されれば正常です。

設定ファイルからの設定

プロジェクトルートに .mcp.json ファイルを作成して、MCPサーバーを宣言的に管理できます。チーム共有やバージョン管理に適した方法です。

.mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-postgres",
        "postgresql://user:pass@localhost:5432/mydb"
      ]
    },
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/path/to/allowed/directory"
      ]
    },
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "${GITHUB_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

✅ Tip

.mcp.json をGitにコミットする場合は、パスワードや認証情報を直接記述せず、環境変数（${ENV_VAR} 形式）で参照してください。.env ファイルと組み合わせるのが安全です。

データベース接続

MCPの最も一般的なユースケースがデータベース接続です。エージェントがテーブルスキーマを自動取得し、SQLクエリの生成・実行まで行えます。

PostgreSQL

公式のPostgreSQL MCPサーバーを使用します。接続後、エージェントは自動的に全テーブルのスキーマ、カラム型、インデックス情報を取得できます。

.mcp.json（PostgreSQL）

{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-postgres",
        "postgresql://dev_user:dev_pass@localhost:5432/app_dev"
      ]
    }
  }
}

接続後にエージェントに使えるツール:

query — SQLクエリの実行（SELECT, INSERT, UPDATE等）
list_tables — 全テーブル一覧の取得
describe_table — テーブルのカラム定義・型情報の取得
list_indexes — インデックス情報の取得

MySQL

.mcp.json（MySQL）

{
  "mcpServers": {
    "mysql": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@benborla29/mcp-server-mysql"
      ],
      "env": {
        "MYSQL_HOST": "localhost",
        "MYSQL_PORT": "3306",
        "MYSQL_USER": "dev_user",
        "MYSQL_PASSWORD": "${MYSQL_DEV_PASSWORD}",
        "MYSQL_DATABASE": "app_dev"
      }
    }
  }
}

SQLite

ローカル開発やプロトタイピングに最適なSQLite接続です。ファイルパスを指定するだけで即座に利用開始できます。

.mcp.json（SQLite）

{
  "mcpServers": {
    "sqlite": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-sqlite",
        "./data/app.db"
      ]
    }
  }
}

⚠️ Warning

データベースMCPサーバーはデフォルトで読み書き両方の権限を持ちます。開発環境以外では必ず読み取り専用ユーザーで接続してください。詳細は「セキュリティ考慮」セクションを参照してください。

クラウドサービス連携

MCPを通じて主要なクラウドサービスと連携し、エージェントがクラウドリソースを直接操作できます。

Firebase / Firestore

Firebase MCPサーバーを使うと、Firestoreのドキュメント操作、Authentication情報の確認、Cloud Functionsのデプロイ状況確認などが可能です。

.mcp.json（Firebase）

{
  "mcpServers": {
    "firebase": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "firebase-mcp-server",
        "--project", "my-project-id"
      ],
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "${FIREBASE_SERVICE_ACCOUNT_PATH}"
      }
    }
  }
}

Google Cloud Platform

GCPのMCPサーバーはCloud Storage、BigQuery、Cloud Run等の主要サービスにアクセスできます。サービスアカウントのJSON鍵ファイルで認証します。

.mcp.json（GCP）

{
  "mcpServers": {
    "gcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@anthropic/mcp-server-gcp",
        "--project", "my-gcp-project"
      ],
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "${GCP_KEY_PATH}"
      }
    }
  }
}

利用可能な主要ツール:

storage_list / storage_read — Cloud Storageのバケット操作
bigquery_query — BigQueryへのSQL実行
cloudrun_list — Cloud Runサービスの一覧取得
logging_read — Cloud Loggingのログ取得

AWS

AWSのMCPサーバーはS3、DynamoDB、Lambda、CloudWatch等と連携します。IAMロールまたはアクセスキーで認証します。

.mcp.json（AWS）

{
  "mcpServers": {
    "aws": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@anthropic/mcp-server-aws",
        "--region", "ap-northeast-1"
      ],
      "env": {
        "AWS_ACCESS_KEY_ID": "${AWS_ACCESS_KEY}",
        "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "${AWS_SECRET_KEY}"
      }
    }
  }
}

📝 Note

クラウドサービスのMCPサーバーはコミュニティ製も多く、品質にばらつきがあります。公式またはAnthropicが認定したサーバーを優先的に選択し、事前にGitHubリポジトリのスター数やメンテナンス状況を確認してください。

カスタムMCPサーバー

社内ツールや独自APIに対応するMCPサーバーを自分で構築できます。MCP SDKを使えば、数十行のコードでサーバーを作成可能です。

TypeScriptでの構築例

以下は社内のプロジェクト管理ツールにアクセスするカスタムMCPサーバーの実装例です。

src/mcp-server.ts

import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { z } from "zod";

const server = new McpServer({
  name: "internal-project-api",
  version: "1.0.0"
});

// ツールの定義: プロジェクト一覧取得
server.tool(
  "list_projects",
  "社内プロジェクト一覧を取得する",
  { status: z.enum(["active", "archived", "all"]).optional() },
  async ({ status }) => {
    const res = await fetch(
      `https://internal-api.company.com/projects?status=${status || "active"}`,
      { headers: { "Authorization": `Bearer ${process.env.INTERNAL_API_TOKEN}` } }
    );
    const data = await res.json();
    return { content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(data, null, 2) }] };
  }
);

// ツールの定義: タスク作成
server.tool(
  "create_task",
  "プロジェクトに新しいタスクを作成する",
  {
    project_id: z.string(),
    title: z.string(),
    description: z.string().optional(),
    assignee: z.string().optional(),
    priority: z.enum(["low", "medium", "high", "critical"]).optional()
  },
  async ({ project_id, title, description, assignee, priority }) => {
    const res = await fetch(
      `https://internal-api.company.com/projects/${project_id}/tasks`,
      {
        method: "POST",
        headers: {
          "Authorization": `Bearer ${process.env.INTERNAL_API_TOKEN}`,
          "Content-Type": "application/json"
        },
        body: JSON.stringify({ title, description, assignee, priority })
      }
    );
    const data = await res.json();
    return { content: [{ type: "text", text: `Task created: ${data.id}` }] };
  }
);

// サーバー起動
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

サーバーの登録

ビルド後、.mcp.json に追加します。

.mcp.json（カスタムサーバー）

{
  "mcpServers": {
    "internal-projects": {
      "command": "node",
      "args": ["./mcp-servers/dist/mcp-server.js"],
      "env": {
        "INTERNAL_API_TOKEN": "${INTERNAL_API_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Pythonでの構築

Python SDKも利用可能です。FastMCPを使えばデコレータベースでシンプルに定義できます。

mcp_server.py

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("internal-inventory")

@mcp.tool()
def search_inventory(query: str, category: str = "all") -> str:
    """社内在庫システムで商品を検索する"""
    # 社内APIへのリクエスト
    results = internal_api.search(query=query, category=category)
    return json.dumps(results, ensure_ascii=False, indent=2)

@mcp.tool()
def get_stock_level(product_id: str) -> str:
    """指定商品の在庫レベルを取得する"""
    stock = internal_api.get_stock(product_id)
    return f"Product {product_id}: {stock['quantity']} units ({stock['status']})"

mcp.run()

✅ Tip

カスタムMCPサーバーのツール説明文は、AIエージェントがツール選択の判断材料にします。具体的かつ正確な説明を書くことで、エージェントが適切なタイミングでツールを呼び出せるようになります。

根拠のあるコード生成

MCPの最も価値あるユースケースは、一次情報（公式ドキュメント、実際のDBスキーマ）を直接参照した根拠のあるコード生成です。

従来のAIコーディングでは、学習データに基づく「推測」でコードを生成していました。MCP経由で実際のデータソースを参照させることで、以下が実現できます。

正確なスキーマ定義 — DBに直接接続し、最新のテーブル構造からモデルコードを生成
最新APIの利用 — 公式ドキュメントを直接参照し、非推奨APIの使用を回避
環境固有の設定 — 実際のインフラ設定を読み取り、正確なデプロイ設定を生成

✅ Tip

「このテーブルのCRUD APIを作って」と指示する前に、MCPでDBに接続しておくと、エージェントが実際のスキーマを参照して正確な型定義を生成します。推測に基づくコードと比べて、修正の手間が大幅に減ります。

セキュリティ考慮

MCPは非常に強力な機能ですが、外部リソースへのアクセスを伴うため、セキュリティには細心の注意が必要です。

読み取り専用アクセスの原則

本番環境のデータベースやクラウドサービスには、必ず読み取り専用の認証情報で接続してください。

PostgreSQL 読み取り専用ユーザーの作成

-- 読み取り専用ユーザーの作成
CREATE USER mcp_readonly WITH PASSWORD 'secure_password';
GRANT CONNECT ON DATABASE app_prod TO mcp_readonly;
GRANT USAGE ON SCHEMA public TO mcp_readonly;
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO mcp_readonly;
ALTER DEFAULT PRIVILEGES IN SCHEMA public GRANT SELECT ON TABLES TO mcp_readonly;

環境分離

環境	推奨設定	リスクレベル
ローカル開発	読み書き可（テストデータ）	低
ステージング	読み取り専用	中
本番	読み取り専用 + 行レベルセキュリティ	高
本番（書き込み）	原則禁止。使う場合はApproval必須	最高

認証情報の管理

.envファイル — 認証情報は .env に記載し、.gitignore に追加。.mcp.json からは ${ENV_VAR} 形式で参照する
シークレットマネージャー — 本番環境ではGCP Secret Manager、AWS Secrets Manager、HashiCorp Vault等を利用
トークンの有効期限 — 長期有効なAPIキーよりも、短期トークン（OAuth 2.0）を優先する
最小権限の原則 — 必要最低限のスコープ・権限のみを付与する

ネットワーク制限

MCPサーバーが外部ネットワークにアクセスする場合、ファイアウォールルールやVPC設定で接続先を制限することを推奨します。特に社内APIに接続するカスタムMCPサーバーは、許可されたIPアドレスからのみアクセスできるようにしてください。

SSHトンネリングによるリモートDB接続

リモートのデータベースに安全に接続するには、SSHトンネルを使用します。MCPサーバーはローカルポートに接続し、SSH経由でリモートDBに到達します。

SSHトンネルの作成

# ローカルの5433ポートをリモートDBの5432ポートに転送
ssh -L 5433:db-internal.example.com:5432 bastion@bastion.example.com -N -f

# .mcp.json ではローカルポートを指定
# "connectionString": "postgresql://mcp_readonly:pass@localhost:5433/app_prod"

VPC内サービスへの接続

クラウド環境のVPC内にあるサービスへは、プロキシ経由で接続します。Google Cloud SQL Proxy、AWS RDS Proxyなどを利用することで、VPN不要で安全な接続が可能です。

Cloud SQL Proxy の例

# Cloud SQL Proxyを起動（バックグラウンド）
cloud-sql-proxy --port 5433 my-project:asia-northeast1:my-instance &

# MCPサーバーはlocalhost:5433に接続
# IAM認証により、パスワード管理が不要になる

ファイアウォール推奨設定

MCPサーバーのアウトバウンド通信を制限し、意図しない外部通信を防止します。

許可リスト方式 — MCPサーバーが通信する先のIPアドレス・ドメインを明示的に許可し、それ以外をブロック
ポート制限 — 必要なポート（例: PostgreSQLの5432、MySQLの3306）のみ開放
ログ記録 — MCPサーバーの通信ログを記録し、異常な接続パターンを検出できるようにする

⚠️ Warning

MCPサーバーはプロンプトインジェクションの経路になり得ます。信頼できないデータソースからの応答をそのまま使用しないよう注意してください。特に、ユーザー入力が含まれるデータベースの値をエージェントが処理する際は、出力のサニタイズが重要です。

✅ Tip

MCP接続のトラブルシューティングには、Antigravityの「MCP Inspector」が便利です。接続状態、利用可能なツール一覧、各ツールの入出力ログをリアルタイムで確認できます。問題が発生した場合は、まずInspectorでサーバーの応答を確認しましょう。

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